【點新聞報道】人工智能與智慧裝置快速發展，但傳統晶片運算資料要在「處理器」和「記憶體」之間跑來跑去，耗時耗電。香港大學工程學院李燦教授領導的研究團隊近日在國際頂級學術期刊《自然—納米技術》（Nature Nanotechnology）上發表一項突破性成果：他們研發出一種採用極簡架構的「存算一體」新型芯片，其處理速度比標準CPU快了約一億倍，並在多個數據集測試中獲得了極高的準確率。團隊表示，這項技術為下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的發展藍圖；至於應用場景，團隊舉例智能手機的面部識別技術，便可以直接在裝置上瞬間完成，而毋須將私隱數據上傳至雲端。
能耗低創紀錄 「超光速」搜索
傳統的記憶體基於靜態隨機存取存儲器（SRAM），每個存儲單元需要多達16個晶體管，導致芯片體積龐大、功耗極高。港大團隊的「模擬內容尋址存儲器」（CAM）以比頭髮絲還細數萬倍的二維材料打造，僅需兩個晶體管即可構建一個單元，面積大幅縮小，還能直接處理更接近真實世界的連續模擬信號。
港大團隊使用半金屬銻（Sb）作為接觸電極，成功拆除了將二維材料連接到電路時限制電子流動的屏障「肖特基勢壘」，創造了一條暢通無阻、極低電阻的通道。由此產生的器件不僅速度極快，而且效率驚人：這款芯片的單次搜索耗能創下了世界紀錄，延遲僅為36皮秒（Picosecond，時間單位，等於一兆分之一秒）：搜索完成時，光甚至還沒來得及跨越芯片本身。
在執行機器學習分類任務時，新型模擬CAM的處理速度更比標準CPU快了約一億倍，並在多個數據集測試中獲得了極高的準確率。
至於從科研到落地的進程，李燦教授坦言，大規模商業化仍需克服封裝方面的工程挑戰，但這項研究已成功驗證了該原理，為下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的發展藍圖。
據悉，這項突破是團隊通力合作的成果，論文共同第一作者高國雲博士主導了器件及陣列的製造，聞博先生則負責陣列測量。
轉向「存算一體」技術 為下一代AI硬件提供發展藍圖
為打破運算資料總要在「處理器」和「記憶體」之間跑來跑去的限制，港大的研究團隊將目標轉向「存算一體」技術，讓記憶體直接具備計算與搜尋功能。
「存算一體」正處於從驗證到落地的關鍵階段。香港在「存算一體」的全球版圖中，扮演着重要的基礎研究和關鍵技術突破者的角色，尤其在憶阻器應用和模擬計算領域特色鮮明。香港理工大學、香港大學等高校團隊都有相關研究。
有專家認為，「存算一體」技術正處在從實驗室走向產業化的爆發前夜，全球競爭激烈。香港在基礎研究和特定技術點上表現突出，而這項技術本身被視為計算架構的「範式革命」，影響意義深遠。
（點新聞綜合大公報報道）
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